JP2012194601A - 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 個体識別装置1は、基準物品2の印刷部から読み取った画像(基準画像データ21)及び識別対象とする物品3の印刷部から読み取った画像(対象物画像データ31)を色分解し、各色の色分布データ2R,2G,2B(3R,3G,3B)から色毎の相関値を求める。対象物画像データの読取範囲Bは基準画像データの読取範囲Aより広い範囲とし、読み取った範囲Bから基準画像データと同一形状及び同一面積の領域33を切出し、切出し位置を順次移動させながら各切出し領域について各色の色分布データの相関値を求める。そして、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが各色で所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は同一個体と判定する。
【選択図】図2
Description
すなわち、本発明に係る個体識別装置及び個体識別方法は、ランダム性を有する柄に対して行う場合に特に高い精度で判定結果を得ることができる。
まず、本発明に係る個体識別装置1の構成について説明する。
図1は、個体識別装置1のハードウエア構成を示すブロック図である。
CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各部を駆動制御する。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。RAMは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部11が後述する個体識別処理を行うために使用するワークエリアを備える。
なお、入力部13と表示部14が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。
通信I/F16は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
バス19は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
図2は個体識別処理の流れを説明するフローチャート、図3は基準物品2の印刷部を読み取った基準画像データ21と、各色の基準色分布データ2R,2G,2Bの例、図4は識別対象とする物品3の印刷部を読み取った対象物画像データ31と、各色の対象物色分布データ3R,3G,3Bの例、図5は対象物画像データからの比較領域の切出しを説明する図、図6は各切出し位置における相関値の一例、図7は各色についての相関値の最大値とその切出し位置の一例である。
具体的には、例えば、「512画素×512画素」の読取範囲Bから「64画素×64画素」(実画像に対して1/8の大きさ)の比較領域33を切出す。1画素の大きさは、スキャナの読取り精度に依存する。
なお、比較領域33(すなわち、基準画像の読取範囲A)をどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域33の大きさを大きくする(画素数を増やす)と、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域33の大きさを小さくする(画素数を減らす)と、精度は下がるが計算速度は速くなる。
また、比較領域33の形状(すなわち、読取範囲Aの形状)は、正方形に限らず、長方形等でもよい。
図6に示すように、切出し位置(左上座標)が(0,0)のとき、Rの色分布データの相関値は0.4、Gの色分布データの相関値は0.3、Bの色分布データの相関値は0.5となる。また、別の切出し位置(0,1)では、Rの色分布データの相関値は0.2、Gの色分布データの相関値は0.3、Bの色分布データの相関値は0.2となる。
より具体的には、(XR,YR)と(XG,YG)との距離DRG、(XG,YG)と(XB,YB)との距離DGB、(XB,YB)と(XR,YR)との距離DBRを算出し、これらの距離DRG、DGB、DBRが全て閾値以内かどうか確認する。全て閾値以内であれば、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内(閾値以内)に収まると判断する。
また、本発明は、印刷物の他、塗装や刻印等で付与した柄に対しても適用できる。
11・・・・・・・・・制御部
12・・・・・・・・・記憶部
18・・・・・・・・・画像読取装置
2・・・・・・・・・・基準物品
21・・・・・・・・・基準画像データ
2R,2G,2B・・・基準色分布データ
3・・・・・・・・・・対象物品
31・・・・・・・・・対象物画像データ
33・・・・・・・・・比較領域(基準画像と同一形状、同一面積に切出した領域)
3R,3G,3B・・・対象物色分布データ
Claims (4)
- 基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する記憶手段と、
識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する対象物色分布データ算出手段と、
各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出する算出手段と、
前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返す繰返手段と、
前記算出手段及び繰返手段により算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。 - 前記印刷部にはランダム性を有する模様が印刷され、
前記読取範囲には前記模様が含まれることを特徴とする請求項1に記載の個体識別装置。 - 基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、
識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、
各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、
前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、
算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、
を含むことを特徴とする個体識別方法。 - コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、
識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、
各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、
前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、
算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP2011055873A JP5810561B2 (ja) | 2011-03-14 | 2011-03-14 | 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2014006840A (ja) * | 2012-06-27 | 2014-01-16 | Dainippon Printing Co Ltd | 個体識別方法、個体識別装置、プログラム |
JP2014156042A (ja) * | 2013-02-15 | 2014-08-28 | Nec Corp | 検査装置、検査方法及びプログラム |
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